モデルに名義尺度や順序尺度の項がある場合は、モデルを作成または実行したとき、階層的な項を表す一時的な変換列が作られます。その一時的な変換列を用いたモデルが、新しい「モデルのあてはめ」ウィンドウに表示されます。以下の例では、［ステップワイズ法］において階層的効果を含んだモデルを説明します。
ここでは、ホットドッグの「1オンスあたりのコスト($)」を、「タイプ」（Meat、Beef、Poultry）と「サイズ」（Jumbo、Regular、Hors d’oeuvre）で予測する式を作成します。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Hot Dogs2.jmp」を開きます。
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2.
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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3.
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「1オンスあたりのコスト($)」を選択し、［Y］をクリックします。
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4.
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5.
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「手法」として［ステップワイズ法］を選択します。
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6.
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［実行］をクリックします。
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7.
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［停止ルール］で［閾値p値］を選択します。
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8.
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［ルール］で［制限］を選択します。
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デフォルトの［組み合わせ］ルールから［制限］に変更すると、2つの項の「F値」と「p値(Prob>F)」の値が欠測値として表示されることに注意してください。これらの項は「タイプ{Poultry-Meat}」と「サイズ{Regular-Jumbo}」です。これらが欠測値になっているのは、これらの2つの項は、上位の項が追加されていなければ追加されないからです。
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9.
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［ステップ］をクリックします。
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項「タイプ{Poultry&Meat-Beef}」がモデルに追加されます。この項の「p値(Prob>F)」は最小で、「変数を追加するときのp値」の閾値である0.25より小さい値です。
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10.
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［ステップ］をクリックします。
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残りの項の中で「タイプ{Poultry-Meat}」の「p値(Prob>F)」が最小で、「変数を追加するときのp値」の閾値より小さい値であるため、次にこの項がモデルに追加されます。
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11.
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［ステップ］をクリックします。
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項「サイズ{Hors d'oeuvre-Regular&Jumbo}」の「p値(Prob>F)」が0.1577であるため、これがモデルに追加されます。上位の項がモデルに追加されたため、これで項「サイズ{Regular-Jumbo}」は追加可能となり、この項の「p値(Prob>F)」が表示されます。
しかし、項「サイズ{Regular-Jumbo}」の「p値(Prob>F)」は0.7566で、「変数を追加するときのp値」の閾値である0.25より大きい値です。そのため、［ステップ］をクリックしても、この項はモデルに追加されません。
図5.20 最終的なモデルの「現在の推定値」表
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12.
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［モデルの作成］をクリックします。
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